在東北大學(xué)秦皇島分校的實(shí)驗(yàn)室里,一支名為清氨智流的學(xué)生創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)正悄然改變工業(yè)廢水處理的傳統(tǒng)模式。團(tuán)隊(duì)深耕高性能催化劑與智能物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)研發(fā),其技術(shù)已成功應(yīng)用于焦化、印染等高濃度有機(jī)廢水場景,使克水處理成本降低至7元,較傳統(tǒng)方法下降40%。目前,團(tuán)隊(duì)已獲國家級科創(chuàng)競賽、專利、軟著多項(xiàng),并將13項(xiàng)技術(shù)落地轉(zhuǎn)化為實(shí)際工程,成為學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的標(biāo)桿案例。
一、技術(shù)突破:從催化劑到智能物聯(lián)的全鏈條解決方案
清氨智流團(tuán)隊(duì)的核心技術(shù)圍繞三類自主研發(fā)催化劑展開:
1. 類Fenton催化劑(Ag?PO?/WO?-Fe(III)):通過超聲輔助兩步法合成,在寬pH范圍(2-10)內(nèi)保持高活性,突破傳統(tǒng)Fenton技術(shù)需強(qiáng)酸性環(huán)境的限制;
2. 電催化劑(Co-Ni/AAO、Ag-Cu雙金屬):采用反復(fù)原位電沉積法形成層狀超結(jié)構(gòu),比表面積達(dá)320m2/g,顯著提升反應(yīng)效率;
3. 光催化劑(BiOBr/N-g-C?N?):構(gòu)建Z型異質(zhì)結(jié),增強(qiáng)光生電荷分離能力,實(shí)現(xiàn)污染物高效降解。
配合催化劑,團(tuán)隊(duì)開發(fā)了集成溫度、pH、氨酚傳感器的實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng),以及基于Kaa物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的智能決策系統(tǒng)。該系統(tǒng)支持手動(dòng)、自動(dòng)、專家決策三種模式,通過GPRS上傳數(shù)據(jù)至云端,實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制與預(yù)警。
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圖1 催化劑與一體化設(shè)備
二、應(yīng)用實(shí)效:處理成本降至7元/噸,降解率超98%
根據(jù)團(tuán)隊(duì)實(shí)測數(shù)據(jù),其設(shè)備對氨酚類污染物的降解率超過98%,單位時(shí)間處理能力達(dá)傳統(tǒng)生物法的10倍以上,且無二次污染。與傳統(tǒng)工藝對比,成本優(yōu)勢顯著。
表1 清氨智流工藝與傳統(tǒng)方法對比
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目前,技術(shù)已用于昌黎飲馬河流域治理、焦化廢水處理等項(xiàng)目。以昌黎沿溝治理為例,團(tuán)隊(duì)通過定制化方案將原劣V類水體氨氮含量從18.3mg/L降至0.276mg/L。
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圖2 昌黎縣飲馬河流域治理
三、團(tuán)隊(duì)成長:從實(shí)驗(yàn)室到市場的“笨功夫”哲學(xué)
團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人和天媛表示,創(chuàng)新源于對上百種材料逐個(gè)驗(yàn)證的堅(jiān)持。例如,電催化劑的研發(fā)需經(jīng)過數(shù)月原位沉積與性能測試,最終篩選出活性提升40%的優(yōu)化結(jié)構(gòu)。這種“笨功夫”支撐團(tuán)隊(duì)發(fā)表SCI論文10篇,EI論文2篇,授權(quán)軟件著作權(quán)6項(xiàng),并吸引校企合作。2023年,團(tuán)隊(duì)與秦皇島同力達(dá)環(huán)保能源公司簽訂技術(shù)服務(wù)合同,為其提供定制化廢水處理設(shè)備決策系統(tǒng)。
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圖3 定制化決策系統(tǒng)
四、未來展望:推動(dòng)行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型,回饋創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)
成員表示,他們希望技術(shù)能真正降低企業(yè)治污門檻,讓環(huán)保不再昂貴。東北大學(xué)材料學(xué)院劉教授在推薦信中寫道:“該團(tuán)隊(duì)將學(xué)術(shù)創(chuàng)新與工程應(yīng)用緊密結(jié)合,為學(xué)生雙創(chuàng)提供了可復(fù)制的路徑。”清氨智流團(tuán)隊(duì)計(jì)劃進(jìn)一步優(yōu)化催化劑循環(huán)穩(wěn)定性與適用范圍,目標(biāo)將催化劑重復(fù)使用次數(shù)提升至50次以上,并開發(fā)針對光伏、電鍍等高鹽廢水的專用處理劑。同時(shí),團(tuán)隊(duì)將深化智能決策系統(tǒng)的AI算法能力,通過引入濁度、化學(xué)需氧量等更多傳感器參數(shù),構(gòu)建更精準(zhǔn)的預(yù)測模型,實(shí)現(xiàn)處理過程的動(dòng)態(tài)優(yōu)化與能耗再降低10%。
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